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基于CVAE的因果表示从视网膜底面图像学习与年龄相关的黄斑变性（AMD）预测
摘要 - 关于相对较差的预后和急性视力障碍，分析与年龄相关的黄斑变性或AMD是视网膜疾病分析中最重要的任务之一。尤其是，构建分析和预测湿AMD的方法，其特征是由于新血管形成而导致新科学家造成的快速RPE损害，数十年来一直是许多眼科医生的一项艰巨任务。最近，随着ML/DL框架和计算机视觉AI的进步，这些先前的努力现在导致了AMD预测和机制分析的急剧增强。具体来说，使用基于注意机制的CNN或XAI方法的使用在预测AMD状态和可靠解释方面会导致更高的性能。在最先进技术的使用中，这项研究实施了一种新型的潜在因果表示学习框架，以进一步增强基于AI的模型，以了解仅访问视网膜底面图像的复杂因果AMD机制，同时构建了更可靠的AMD预测模型。结果表明，基于有效的卷积VAE和GAE的显式潜在因果建模可以导致基本AMD机制的成功因果关系，同时返回基本的因果因素，这些因素可以可靠地可靠地区分正常的基础和AMD底层图像，例如诊断预测。
4级MI-EEG信号产生和识别CVAE-GAN
摘要：随着脑电图（EEG）测量人脑的实时电子学的能力（EEG），所有人都知道，信号处理技术，尤其是深度学习，可以为学习提供新颖的解决方案，也可以优化从EEG信号中优化鲁棒表示。考虑到有限的数据收集和受试者测试期间的浓度不足，必须使用脑库界面（BCI）系统的潜在最终用户获得足够的训练数据和有用的功能。在本文中，我们将一个条件变分的自动编码器网络（CVAE）与生成的对抗网络（GAN）结合在一起，用于从EEG脑信号中学习潜在表示。通过更新馈送到产生的生成模型中的细胞调整参数，我们可以在特定类别下合成脑电图信号。我们采用了一个编码器网络来获得脑电图信号的分布式样本，并应用了一种对抗性学习机制来连续优化发生器，歧视器和分类器的参数。采用CVAE以更大的近似于实际样本类的调整。最后，我们证明了我们的方法具有统计和功能匹配的优势，以使训练过程更快，更稳定，并通过数据增强来解决深度学习应用程序中小规模数据集的问题。我们提出的CVAE-GAN方法生产的增强培训数据集显着增强了MI-EEG识别的性能。